Prospective

L’arrivée de l’intelligence artificielle en imagerie médicale : les conséquences et les questions qui se posent

L’arrivée de l’intelligence artificielle (IA) en médecine est annoncée comme une révolution, un bouleversement des pratiques. Dans une série de trois articles, nous allons tenter de faire le point sur cette technique nouvelle et révolutionnaire qui arrivera bientôt en imagerie médicale. Ce deuxième article évoque les conséquences et les questions posées par cette irruption.

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Le 27/07/17 à 15:00, mise à jour aujourd'hui à 14:30 Lecture 4 min.

L'arrivée de l'intelligence artificielle aura d'importantes conséquences sur la pratique de l'imagerie médicale. CC0 domaine public sur pixabay.com

La probabilité que l’intelligence artificielle (IA) s’impose en imagerie médicale dans les prochaines années est très grande. C’est même une quasi-certitude. Cette nouvelle révolution aura des conséquences multiples, de natures différentes et fortes. Au risque de faire un peu de science-fiction, nous allons tenter ici de passer en revue les principales.

Les pratiques seront transformées

En modifiant considérablement les fonctions de production, l’IA va bousculer les pratiques professionnelles. Les modes de fonctionnement des services d’imagerie seront transformés et de nouvelles organisations du travail apparaîtront.

Une productivité en hausse

L’IA automatisera l’interprétation des examens et la rédaction des comptes rendus[1],[2]. En conséquence, le rôle des radiologues changera. La machine interprétera à leur place, ou réalisera au moins une pré-interprétation.

Contrairement à celle de l’homme, la performance diagnostique de l’IA est constante. Cette dernière s’affranchit en effet des lim

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Notes

1. https://www.ibm.com/watson/health/imaging/ 2. siliconwadi.fr/19938/lintelligence-artificielle-pour-decrypter-les-irm-e

Auteurs

Hervé LECLET

SANTOPTA Groupe ESPRIMED

Médecin radiologue

Consultant en organisation en imagerie médicale

www.santopta.fr

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19 Mar

16:00

La réponse de perfusion à l’adénosine semble être spécifique à chaque organe, conclut une étude parue dans JNM. L’adénosine augmente la perfusion au niveau du cœur, du foie, du côlon et du duodénum, tandis que la perfusion est réduite par l’adénosine dans le cerveau, la rate, les reins, le muscle squelettique et l’os, écrivent les chercheurs.

13:25

La présentation est la clé d'une bonne compréhension des comptes rendus d'imagerie « patient-friendly », conclut une étude présentée dans JACR. Les formats « traduction complète » et « basé sur les phrases », associant des sources pour vérifier les informations sont plus efficaces qu'une simple définition des termes techniques.

7:10

Dans une étude évaluant les niveaux de référence en doses de radiation et les indicateurs de qualité d’image dans les protocoles d’imagerie thorax-abdomen en unité de soins intensifs néonatals,  des chercheurs relève que les nouveau-nés pesant entre 1000 et 1 499 g et 1 500 à 2499 g avaient des doses cutanées inférieures à celles des nouveau-nés pesant moins de 1 000 g.

18 Mar

16:54

Des chercheurs ont étudié les performances d’une méthode d’intelligence artificielle pour la segmentation automatisée du volume tumoral métabolique total (TMTV) sur des images TEP-TDM sur des patients atteints de lymphome. Il s'avère que l'IA a obtenu des résultats similaires que des experts humains. (étude)

16:50

Une étude a évalué la précision diagnostique d'un outil d'IA pour la détection des fractures de la hanche et du bassin. Il ressort que l'IA est d'une précision élevée pour les radiographies de la hanche mais moindre quand cela concerne les fractures du bassin.
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